Company | Country | Industry | Employees | Revenue |
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Besides its obvious scientific uses, NumPy can also be used as an efficient multi-dimensional container of generic data. Arbitrary data-types can be defined. This allows NumPy to seamlessly and speedily integrate with a wide variety of databases.
技術使用統計と市場シェア
このデータは、地理、業界、企業規模、収益、技術使用状況、求人情報などでフィルタリングすることにより、あなたのニーズに合わせてカスタマイズできます。データはExcelまたはCSV形式でダウンロードできます。
このデータのアラートを受け取ることができます。興味のある技術を選択すると、その技術を使用している新しい企業がある場合に受信ボックスにアラートが届きます。
彼のデータをExcelファイルにエクスポートでき、それはあなたのCRMにインポートできます。また、そのデータをAPIにエクスポートすることもできます。
NumPyには141の代替案があります。
26.1k
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88
NumPyは107か国で使用されています
Technology
is any of
NumPy
会社 | 国 | 業界 | 従業員 | 収益 | 技術 |
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アメリカ合衆国 | Retail | 10K | $50M | NumPy | |
アメリカ合衆国 | Software Development | 770K |
| NumPy | |
イギリス | Technology, Information And Internet |
| NumPy | ||
アメリカ合衆国 | Motor Vehicle Manufacturing | 66K | $75B | NumPy | |
アメリカ合衆国 | Software Development | 17K | $14B | NumPy | |
カナダ | It Services And It Consulting | 57 | $7M | NumPy | |
アメリカ合衆国 | Software Development | 10K | $125M | NumPy | |
カナダ | Oil And Gas | 110 | $4.2M | NumPy | |
フランス | Research Services | 21K | $675M | NumPy | |
アメリカ合衆国 | Higher Education | 11K |
| NumPy |
私たちはNumPyを使用している17,073社のデータを持っています。このキュレーションリストはダウンロード可能で、業界分類、組織の規模、地理的位置、資金調達ラウンド、収益数値などの重要な会社の詳細が含まれています。
よくある質問
私たちのデータは、何百万もの企業から収集された求人情報に基づいています。私たちはこれらの求人情報を企業のウェブサイト、求職掲示板、およびその他の採用プラットフォームで監視しています。求人情報を分析することで、企業が使用している技術や内部ツールの利用状況を理解するための信頼性の高い方法を提供します。
私たちはデータを毎日更新して、利用可能な最新の情報にアクセスできるようにしています。この頻繁な更新プロセスにより、私たちのインサイトとインテリジェンスが業界内の最新の展開とトレンドを反映していることを保証します。
_numpy.exe
NumPy, NumPy, (Numerical Python), "Numerical Python" Python, offsite, a scientific computing package, is widely used in Python. Provides large multi-dimensional arrays and matrix support, math functions and collections NumPy, main features is efficient implementation of mathematical functions, making it an essential tool for tasks, such as linear algebra Fourier transform random number capabilities.
Data Science Tool realm, NumPy has a crucial role in data manipulation analysis and visualization. It serves as the backbone for many other libraries and frameworks in the data science ecosystem due to its high performance and ease of use. NumPy arrays in various applications such as machine learning algorithms, statistical analysis image processing and other.
NumPy was-first created in 2005 by Travis Oliphant motivation to provide a powerful array processing capability to Python, gap between numeric computing and a general-purpose programming language. Since then, NumPy gained immense popularity and become a cornerstone in the Python data science and scientific computing communities.
NumPy currently significant market share, largely due to widespread adoption and robust functionality. With the increasing demand for data-driven solutions in various industries, NumPy market share expected to continue growing in the foreseeable future. Its versatility performance, and extensive function library, NumPy a preferred choice for data scientists researchers and developers working on numerical computations and data analysis tasks.
TheirStack.com を訪問すると、NumPy を使用している企業の最新リストにアクセスできます。当社のプラットフォームは、さまざまな技術や内部ツールを活用している企業の包括的なデータベースを提供します。
現在、17,073 社が NumPy を使用しているデータを保持しています。
NumPy は "Retail", "Software Development", "Technology, Information And Internet", "Motor Vehicle Manufacturing", "Software Development", "It Services And It Consulting", "Software Development", "Oil And Gas", "Research Services", "Higher Education" を含む様々な業界の多様な組織によって使用されています。NumPy を利用しているすべての業界の包括的なリストについては、TheirStack.com をご覧ください。
NumPy を使用している企業の中には、Amazon.com, Amazon, myGwork - LGBTQ+ Business Community, Tesla, Intuit, Granify, Blue Yonder, Validere, CNRS, Carnegie Mellon University などが含まれています。他にも多くの企業があります。NumPy を使用している 17,073 社の完全なリストは TheirStack.com で見つけることができます。
私たちのデータによれば、NumPy は アメリカ合衆国 (4,893 companies), イギリス (1,148 companies), インド (573 companies), フランス (445 companies), ドイツ (416 companies), カナダ (350 companies), スペイン (314 companies), ブラジル (209 companies), オランダ (175 companies), オーストラリア (120 companies) で最も人気があります。しかし、世界中の企業で使用されています。
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